大数据应用于教育领域,实现数据驱动的教育过程描述、诊断、预测和决策反馈等,以期洞察教育问题,改进教育方法,提高教育质量。让海量的教育数据价值得以充分发挥并有效反馈于教育过程,是当今教育从业者和科研人员共同关注的研究热点。近年来,大数据驱动教育变革的应用研究开始关注两个问题:如何在大数据背景下从教育的规律和决策出发设计出更为高效有效的方法?如何从大数据和学习分析的顶层设计和理论分析转移到关键技术和方法的创新和应用,而不仅是现有工具针对特定案例的局部分析和特定计量?本文针对上述两个问题,梳理了国内外学习分析技术的教育应用研究相关成果,经分析发现,这些成果论证了关键学习分析技术挖掘数据价值的重要性和迫切性,但并没有形成应用于海量教育数据的统一学习分析框架,也没有实现框架中关键技术的创新和设计。因此,本文构建了大数据背景下学习分析的理论模型,设置了学习分析技术框架的四大关键组成部分,即:描述型学习分析、诊断型学习分析、预测型学习分析和指令型学习分析,分别解决教育数据中“发生了什么→为什么会发生→可能发生什么→需要做什么”的关键问题。首先,聚焦在线教学过程的描述型数据分析需求,针对该领域在教育研究中面临的问题,以一个在线学习行为的大数据集为研究对象,展开了在线学习过程中“同周期学习行为描述分析”和“多周期学习行为描述分析”两个不同时间维度的技术设计与应用,用以解决在线教学过程“发生了什么”的关键研究问题。其次,基于在线学习行为的大数据集,以数据集描述型分析得到的关系和结论为依据,为后续学习行为数据的预测分析和指令分析提供方法和结论支撑,从语义特征的选择、融合和拓扑角度定位研究问题,针对在线学习行为的诊断型学习分析需求展开了三个维度的应用研究,分别为:（1）选择:稀疏学习策略和关键语义特征的诊断性选择;（2）融合:上下文语义特征融合的交互反应诊断性识别;（3）拓扑:语义规则的诊断性学习策略和拓扑覆盖。用以解决在线教学过程“为什么会发生”的关键研究问题。再次,基于在线学习行为的大数据集,以描述型分析和诊断型分析得到的结果和结论为依据,从智能技术在教育应用研究的不同论证区间定位研究问题,由点到线,由线到面,针对在线学习行为的预测型学习分析需求展开了三个维度的应用研究,分别为:（1）点:基于改进随机森林算法的学习行为预测;（2）线:基于关联规则的潜在学习行为预测;（3）面:学习行为的随机场设计与协作预测策略。用以解决在线教学过程“可能发生什么”的关键研究问题。最后,基于在线学习行为的大数据集,以描述型分析、诊断型分析和预测型分析得到的结果和结论为依据,从教育决策实施的群体性和个体性视角定位研究问题,针对在线学习行为的指令型学习分析需求展开了两个维度的应用研究,分别为:（1）群体性决策:多类别学习行为回归分析的决策;（2）个体性决策:学习交互活动兴趣传递的局部敏感决策。用以解决在线教学过程“需要做什么”的关键研究问题。将大数据背景下的关键学习分析技术服务于教育,前提是从数据中获取到有价值的结论或依据,这依赖于合适精准的技术手段,即需要有效的学习分析技术。大数据驱动的教育优化是本文后续研究内容的论证指向,大数据背景下关键学习分析技术的应用研究是数据到价值转型的的实施脉络,是实现未来教育、智能教育的全面性和实践性的关键问题。